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生成ＡＩの心臓部分「ＬＬＭ」を徹底解説！ハルシネーションと情報漏洩を減らし、業務効率化につなげるために
「生成ＡＩ」「ChatGPT」「ＬＬＭ」最近よく耳にする言葉ですが、実際には何ができるのか、自社でどう活用できるのか分からず、導入の一歩を踏み出せない...そんな悩みを抱えていませんか。
「作成が面倒な文章を自動生成したい」「従業員からのよくある問い合わせをＡＩに回答してもらいたい」「導入すると業務削減ができるらしい」等、漠然と考えていても技術の中身が分からなければ安全性への不安が付きまといます。
自社で活用を検討するなら、まず「ＬＬＭとは何か」「どこまで頼れるのか」「どう扱うべきか」を整理することが不可欠です。
ＬＬＭ（大規模言語モデル）とは？
ＬＬＭ（Large Language Models）は、大量の文章データを学習して人間の言葉を理解し生成できるＡＩモデルです。「大規模」とは、学習に使われるデータ量やモデル内部のパラメータの数を指します。言い換えれば、データと計算資源が大きいほど、多様で自然な文章を生成できるということです。生成ＡＩはこのＬＬＭをベースに、ユーザーの指示（プロンプト）に応じた文章を作り出します。
ＬＬＭはどのように機能する？「良い出力」を引き出すための具体的なプロンプト例
ＬＬＭはまず入力された文章を「トークン」という単位に分解し、文脈を理解して次に来る単語を予測します。事前学習（pre-training）で一般的な言語パターンを学び、その後のファインチューニング（fine-tuning）で業務や特定領域に最適化します。この過程で重要なのがプロンプト設計（Prompt Engineering）で、入力の仕方次第で出力内容は大きく変わります。
プロンプトは、生成ＡＩに出す「レシピ指示」のようなものです。材料や手順を丁寧に伝えれば、美味しい料理（＝良い出力）ができます。逆に「適当に作って」と曖昧に指示すれば、味も見た目もいちな料理（＝精度が低い結果）が出てくることもあります。
プロンプト入力例
- 誤字脱字の修正
あなたは、プロの編集者です。下記文章について、誤字・脱字及び語尾の言い回しに気を付け、より適切な表現に修正してください。また、どの箇所を修正したか箇条書きで記載して下さい。
＃文章
- メール作成
以下の内容を基に、日本語のビジネスメールのベストプラクティスに従い、わかりやすく、整理された清書を作成してください。
#対象文章
- 炎上リスクの確認
以下の文章をＳＮＳにアップする際にどの程度炎上のリスクがあるか、教えてください。炎上のリスクがある場合、その理由を教えてください。
#対象文章
プロンプト事例出典：
東京都庁デジタルサービス局「文章生成ＡＩ活用事例集」（最終アクセス：2025/10/30）
主要なＬＬＭ
代表的なＬＬＭには、OpenAI社のGPTシリーズがあります。国内外にはClaude、Gemini、MetaのLLaMAなど、多数のモデルが存在します。行政分野でも生成ＡＩの活用が進んでおり、デジタル庁でも2025年10月、生成ＡＩ利用環境「プロジェクト名：源内」において、OpenAI社が提供する最先端のＬＬＭを活用するという発表がされました。職員が安全にＡＩを使える環境を整備し、より一層の業務効率化を目指しています。
出典：デジタル庁
「ガバメントＡＩの具体化に向けたOpenAI社との連携協力」（最終アクセス：2025/10/30）
ＬＬＭ導入時に絶対守るべき「情報漏洩」と「ハルシネーション」対策
生成ＡＩを社内で使うには、いくつかの課題があります。まず、生成される文章の正確性に注意が必要です。誤情報（ハルシネーション）のリスクはゼロではありません。次に、内部情報漏洩やデータプライバシーの保護も重要です。さらに、運用体制やガバナンス、コストやインフラ、社員のＡＩリテラシーも考慮しなければなりません。ＰｏＣ（試験運用）で確認し、ルール化してから段階的に運用を拡大することが推奨されます。
誤情報（ハルシネーション）が問題となった事例～米ニューヨーク州の裁判所で起きた例
裁判の際、とある弁護士が生成ＡＩを使って実在しない判例を引用したことが問題となりました。生成ＡＩが「もっともらしい架空の判例」を創作したハルシネーションが原因で、弁護士は高額な制裁金を科すように勧告されました。本件は、生成ＡＩの出力をそのまま信用せず、人間が内容を検証する重要性を示す象徴的な事例として世界的に注目を集めています。
まとめ：生成ＡＩでさらに広がる業務効率化の可能性
生成ＡＩを自社に導入するにあたり、まずは仕組みをきちんと理解することが不可欠ですが、正しく活用すれば業務効率化や人材リソースの最適化に大きく寄与します。まずは小さな一歩から始め、試行と改善を重ねることが成功への近道です。
今後は、文章や画像、音声など複数の情報を同時に理解できる「マルチモーダルＡＩ」や、より高度な推論能力を持つ「推論強化モデル」など、より性能の高いＡＩが登場する見込みです。こうした技術の進化により、業務効率化の可能性はさらに広がるでしょう。
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